2020AAAI——TANet: Robust 3D Object Detection from Point Clouds...

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本文关注点云3D目标检测中的鲁棒性问题，提出了一种名为TANet的解决方案。TANet包含三重注意力（TA）模块和粗到细（CFR）模块，旨在通过联合考虑channel-wise、point-wise和voxel-wise的注意来增强目标的关键信息并抑制不稳定的点云。TA模块能够增强有用特征点并抑制噪声，同时通过多尺度特征注意力探索更多细节。CFR模块则在不增加额外计算的情况下，提高了定位精度。

在复杂点云中执行目标检测，尤其是对于行人等hard目标，仍是一项挑战。传统方法如PointPillars、SECOND和VoxelNet虽然取得了一定成果，但在行人检测上存在局限性。本文提出的TANet通过提出TA模块和CFR模块，旨在改善这一问题。TA模块通过学习channel-wise、point-wise和voxel-wise的注意力，增强了有用特征点的同时抑制了噪声点。CFR模块则通过粗到细的回归过程，实现了更精确的定位。

TANet的关键贡献在于其在噪声环境下的鲁棒性及对于复杂场景中hard样本的检测能力。实验证明，TANet在处理含有随机噪声点的目标时，展现出更优的检测性能，特别是在行人检测这类硬样本上。在KITTI数据集中，通过模拟噪声环境评估，TANet算法的鲁棒性得到了验证。

本文提出的方法在3D目标检测领域提供了一种新的视角，通过结合TA模块和CFR模块，显著提高了3D检测器的鲁棒性。对于自动驾驶等实际场景而言，这一鲁棒性的提升至关重要。因此，TANet的贡献不仅在于算法的创新，更在于其在现实世界应用中的潜在价值。